本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/08/22/go-simd-package-preview 大家好，我是Tony Bai。 多年以来，对于追求极致性能的 Go 开发者而言，心中始终有一个“痛点”：当算法需要压榨 CPU 的最后一点性能时，唯一的选择便是“下降”到手写汇编，这让利用 SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 指令集提升程序性能这条路显得尤为陡峭难行。 ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/06/28/go-and-nn-part3-handwritten-digit-recognition 在上一篇文章《Go与神经网络：线性回归》中，我们借由传统的机器学习方法：线性回归解决了房价预测问题。按照我初步设想的从传统机器学习到大语言模型的学习路线，是时候在这一篇中切换到学习神经网络了。 1. 从线性回归到神经网络 我们已经知道了如何使用多元线性函数构成的线性回归模型预测房价，其实线性模型也可以看作是一个神经网络。我们在上一篇文章中使用的假设函数如下图： ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/06/10/go-and-nn-part2-linear-regression 离发表上一篇与机器学习相关的文章《Go与神经网络：张量运算》已经过去整整一年了，AI领域，特别是大模型领域的热度不仅未有减弱，反而愈演愈烈。整个行业变得更卷，竞争更加激烈，大模型你方唱罢我登场，层出不穷，各自能力也都在不断提升，并在自然语言处理、问答、生成等方面展现出强大的能力。同时基于RAG(Retrieval-Augmented Generation)等技术，大模型还可以实时检索相关知识并融合到生成结果中，进一步提升了大模型在专业领域的应用价值。 ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/05/21/go-and-nn-part1-tensor-operations 0. 背景 2023年年初，我们很可能是见证了一次新工业革命的起点，也可能是见证了AGI(Artificial general intelligence，通用人工智能)孕育的开始。ChatGPT应用以及后续GPT-4大模型的出现，其震撼程度远超当年AlphaGo战胜人类顶尖围棋选手。相对于AlphaGo在一个狭窄领域的建树，ChatGPT则是以摧枯拉朽之势横扫几乎所有脑力劳动行业。 ...